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一文读懂 | 关于半导体制造数据的那些事儿

PDF Solutions ? 2025-08-19 13:46 ? 次阅读
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在精密复杂的半导体制造生态中,数据如同 “血液” 般贯穿始终,支撑着质量管控、良率提升与产品可靠性保障。深耕行业30余年的普迪飞(PDF Solutions),凭借覆盖从设计到系统级测试全流程的综合数据管理系统,已为全球数百家客户提供坚实支持。


本文将带您走进半导体制造数据的世界,解析其内涵与核心价值。



半导体制造全流程:从设计到终端产品


在深入探讨特定数据类型之前,了解半导体制造流程至关重要:


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图片来源:普迪飞


设计阶段:芯片架构与性能指标的初始定义,是一切的起点;

晶圆制造(Fab):通过数百道精密工序,在硅片上完成电路构建;

晶圆测试(Wafer Sort):对晶圆上的单个芯片进行电气性能检测;

封装阶段:筛选合格芯片并进行封装保护;

最终测试(Final Test):在封装或模块层面开展全面性能验证;

系统集成:将芯片嵌入智能手机、计算机等终端产品;


普迪飞的旗舰产品Exensio大数据智能分析管理平台(制造分析 MA),已实现对上述全流程数据的采集与分析,服务全球150余家客户,其中包括多家顶尖半导体企业。


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图片来源:普迪飞



晶圆制造中的核心数据


制造执行系统(MES)


MES是晶圆厂的 “中枢神经系统”,负责协调晶圆厂或代工厂的所有运营:实时追踪物料流转、工艺进度与设备状态。该系统生成在制品数据,精准定位每片晶圆的当前位置与所处工序。


自动化物料搬运系统(AMHS)


现代晶圆厂依托高架运输系统实现晶圆盒的自动化转运。每片晶圆拥有唯一 ID,AMHS系统能够全程记录其在各类设备与腔室中的移动轨迹,为问题排查提供关键追溯依据。


故障检测与分类(FDC


FDC数据直接来源于生产设备。现代制造工具配备100-200个不同的传感器,实时监测温度、压力、气体流量和阀门位置等参数。这些传感器在每个工艺运行期间高频收集数据,并生成工艺指标,有助于检测任何偏离正常运行的情况。


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图片来源:普迪飞

计量数据


聚焦物理特性测量,主要包括三类:


形状/3D几何:检测晶圆上结构的三维属性;

关键尺寸(CD):测量线路宽度,这一点至关重要,因为线条尺寸直接关系到晶体管的性能;

叠层精度:确保不同图层的对准精度,这对历经3个月2000 余道工序的制造过程至关重要”,避免重复;


这些测量通过晶圆划片线(芯片间的间隙区域)内的专用靶标完成。


缺陷数据


理想状态下,晶圆上的所有芯片应完全一致。因此检测工具会扫描晶圆以识别异常。缺陷数据有两种形式:


缺陷检测:记录缺陷的坐标、尺寸、面积及类型等属性;

缺陷复核:对重点缺陷采集高清图像,通过自动分类(ADC)进行分析,以判断其性质(如颗粒污染、短路等)


分析缺陷模式可以揭示 “空间特征”,这些特征通常与特定的设备问题相关。例如,圆形的缺陷模式可能表明加工工具中的某个卡盘存在问题 —— 我们有时将其称为在晶圆厂中找到 “确凿证据”。


过程控制监控(PCM)数据


过程控制监控(PCM)数据是从划片线中的专用测试结构收集的,提供晶圆的电气特性,是评估性能达标度的核心依据,PCM数据包括:


晶体管参数(跨导、漏电率、阈值电压

互连性能(线路与过孔电阻

介电击穿电压(可靠性指标)

结特性(薄层电阻、接触电阻、电容

射频图像传感器等特殊技术的专用参数


值得注意的是,PCM 数据是代工厂通常会与其无晶圆厂客户共享的少数数据类型之一。而缺陷、计量等数据通常被视为敏感信息,代工厂不会披露。


电气晶圆测试(EWS)数据


电气晶圆测试(EWS)数据来自在各种条件下对晶圆上的每个芯片进行的测试,包括:


标准工况测试

高温测试(确保芯片在120°C下工作—— 比如放在汽车仪表板上的手机

低温测试

老化测试(筛选早期失效产品)


测试结果决定 “合格芯片(KGD)” 的归属,芯片按性能分级入 “箱”,这也是同一芯片存在不同版本(如标准版与高性能 FPGA)、图像传感器像素合格率有差异的原因。


此外,即使芯片通过所有测试,也可能因 “标记剔除规则” 被判定为不合格 —— 例如,被失效芯片环绕的芯片可能被列为可疑品,排除在后续流程之外。



晶圆之外的数据流


晶圆测试完成并确定合格芯片后,晶圆作为整体的生命周期结束。芯片根据 “拾取图” 从晶圆上分离并进入封装环节,由此开启封装与最终测试阶段的全新数据旅程。



半导体数据的规模与价值


半导体行业每天产生数TB数据,根据客户和应用的不同,数据保留要求长达5-15年,总量可达PB级,这要求专用数据中心进行存储与管理。


能否高效利用这些数据,是区分优秀半导体制造商与卓越半导体制造商的关键。通过跨类型数据关联分析,企业可精准定位良率瓶颈、优化工艺,最终向市场交付更可靠的产品。


借助Exensio大数据智能分析管理平台,半导体企业正将海量原始数据转化为切实可行的决策依据,在这一全球技术前沿领域持续提升质量、良率与盈利能力。

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